‘CES 2026’은 AI 산업의 새로운 전환점을 보여준 무대였다. 불과 몇 년 전까지만 해도 글로벌 AI 경쟁은 ‘초거대 모델(Giant Model)’의 크기와 성능을 중심으로 전개됐지만, 이제는 단순한 모델이 아니라 멀티모달(Multimodal)과 에이전트(Agent)로의 진화가 핵심 패러다임으로 자리 잡아가는 중이다.

‘초거대 모델'에서 방대한 데이터와 연산 능력을 기반으로 한 모델 경쟁은 비용과 자원 소모가 극심해 지속 가능성에 대한 의문도 제기된다. 현재 ‘멀티모달’에서는 텍스트·이미지·음성·영상 등 다양한 입력을 동시에 처리하는 능력이 강조되면서, 실제 사용자 경험과 서비스 혁신으로 이어지는 방향으로 무게 중심이 이동했다.

‘에이전트’ 분야에서는 단순한 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 지능형 에이전트가 차세대 경쟁의 핵심으로 부상했다. 이는 AI가 단순 도구를 넘어 디지털 동반자로 진화하고 있음을 보여준다.

CES 2026 이후, 한국 기업들이 두각을 드러내는 흐름도 뚜렷해졌다. 우리나라는 초거대 모델 경쟁에서는 상대적으로 뒤처졌지만, 서비스 지향적 AI와 현실적 활용 모델에서 강점을 발휘했다. 특히 통신·가전·플랫폼 분야에서 축적된 경험과 글로벌 네트워크가 AI 에이전트 시대에 적합한 경쟁력을 제공했다. 한국 기업들은 “작지만 강한” 전략으로, 거대 자본 경쟁 대신 실용성과 사용자 경험 중심의 혁신을 내세워 글로벌 무대에서 존재감을 확대하고 있다.

CES 2026 이후, 글로벌 AI 경쟁의 ‘2라운드’에서 한국 기업들이 주목받는 이유는 이렇다. ‘SK텔레콤’은 통신 인프라와 AI를 결합해 초개인화 서비스와 AI 에이전트형 통신 플랫폼을 선보였고, ‘LG’는 가전과 모빌리티를 중심으로 멀티모달 AI를 생활 속에 구현, ‘생활형 에이전트’라는 새로운 시장을 열고 있다. 또 ‘업스테이지(Upstage)’는 경량화·최적화된 AI 모델로 글로벌 시장에서 주목받는 가운데 특히 기업 맞춤형 AI 솔루션과 교육·헬스케어 분야에서의 활용 사례는 ‘실용적 AI’의 대표적 성공 모델로 평가된다.

◇글로벌 AI 트렌드: 초거대 모델의 시대를 넘어

AI 산업은 지난 몇 년간 초거대 모델 경쟁에 집중해왔다. 수천억 개의 파라미터를 가진 모델을 앞세워 성능을 높이는 방식은 초기에는 혁신적이었다. 하지만, 곧 비용·효율·차별성 문제라는 벽에 부딪혔다. 막대한 GPU 자원과 전력 소비는 소수 빅테크 기업만 감당할 수 있는 구조를 만들었다. 모델 크기가 커질수록 성능 향상은 둔화되며 실제 서비스 적용에서의 효율성은 떨어졌다. 비슷한 데이터와 구조를 기반으로 만들어진 초거대 모델은 기업 간 차별화가 어려워, “누가 더 큰 모델을 만들었는가”라는 경쟁은 지속 가능하지 않다는 평가도 나온다.

이러한 한계를 넘어 AI 경쟁의 새로운 키워드는 멀티모달(Multimodal)과 에이전트(Agent)다. 멀티모달 AI는 텍스트·이미지·음성·영상 등 다양한 입력을 동시에 처리하며 실제 사용자 경험을 혁신하는 데 강점이 있다. 사용자가 사진을 보여주며 질문하면 AI가 이를 이해하고 텍스트·음성으로 답변하는 방식은 단순 언어 모델을 넘어선 실생활형 AI로 진화하는 과정이다.

에이전트 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 능력을 갖추며 일정 관리, 이메일 작성, 쇼핑 주문, 데이터 분석 등 사용자의 업무와 생활을 직접 대행하는 지능형 디지털 동반자로 자리매김하고 있다. 이 두 기술은 단순히 모델의 크기를 키우는 경쟁에서 벗어나, 사용자 중심의 실질적 가치 창출을 가능하게 한다는 점에서 차세대 경쟁력으로 떠오르고 있다.

글로벌 빅테크 기업들도 CES 2026을 기점으로 전략을 재편하고 있다. 오픈AI는 GPT 계열 초거대 모델에서 벗어나 에이전트형 서비스와 API 기반 생태계 확장에 집중하며 맞춤형 AI 플랫폼 구축을 추진하고 있다.

구글은 Gemini 프로젝트를 통해 멀티모달 AI를 선도하며 검색·유튜브·클라우드 등 자사 서비스 전반에 AI를 통합하는 전략을 내세우고 있으며, 메타는 소셜 네트워크와 메타버스 플랫폼에 AI 에이전트를 결합해 사용자 맞춤형 경험을 강화하고, AI 기반 콘텐츠 추천과 가상 공간 내 상호작용을 통해 새로운 비즈니스 모델을 모색 중이다.

결국 글로벌 AI 경쟁은 “누가 더 큰 모델을 만들었는가”가 아니라 “누가 더 유용한 에이전트를 제공하는가”로 기준이 바뀌고 있다. 초거대 모델의 시대가 저물고 멀티모달·에이전트 중심의 경쟁이 본격화되면서 AI는 생활과 산업을 바꾸는 실질적 동반자로 자리 잡고 있는 것이다.

◇통신3사의 ‘초거대 AI 2라운드’ 어떤 전략 펼치나

‘초거대 AI 2라운드’의 핵심은 ‘생활밀착형’ AI로 경쟁 구도를 전환한 새로운 AI 혁신 단계를 의미한다. 2라운드의 핵심은 크게 세 가지다. 첫째는 ‘생활밀착형 AI 집중’이다. 초거대 AI 경쟁이 단순 성능 경쟁에서 벗어나 사용자의 일상과 밀착된 개인비서·맞춤형 서비스로 진화하고 있다. 구글, 아마존 등 글로벌 기업들은 AI를 통해 사용자의 생활에 직접적으로 도움을 주는 다양한 앱을 개발하고 있다.

둘째는 ‘작지만 강한 모델 등장’이다. 파라미터(매개변수) 수가 적어도 고성능을 내는 ‘작지만 강한’ AI 모델이 연이어 출시되며, 효율성과 실용성에 초점을 맞추고 있다. 셋째는 ‘윤리·편향성 이슈 부각’이다. AI의 비윤리성, 편향성, 환각 현상 등 부작용 관련 연구와 대응책 마련이 본격화되고 있다. 기업은 데이터 검증, 모델 평가 체계 구축 등 다양한 노력을 기울이고 있다.

‘SK텔레콤’은 519B(5190억개) 초거대 모델 기반 ‘멀티모달·에이전트’ 전략을 펼치고 있다. 500B급 모델은 글로벌 톱티어와 어깨를 나란히 하는 규모로, 특히 한국어 이해·생성 능력과 이미지·음성·텍스트를 통합하는 멀티모달 처리에서 강점을 확보했다.

SKT는 이번 모델을 기반으로 단순 챗봇을 넘어 사용자의 의도를 파악해 작업을 수행하는 ‘에이전트 중심 AI 서비스’로 전략을 전환하고 있다. 이는 통신망 운영 자동화, 미디어 추천·광고 최적화, 모빌리티 경로 설계 등 기존 사업 전반에 AI를 내재화하는 방향과 맞닿아 있다. 또한 글로벌 통신사들과의 연합 모델 개발, 공동 데이터셋 구축 등 해외 협력 가능성도 열려 있다. SKT의 경쟁력은 방대한 통신 데이터, 전국 단위 인프라, 고객 접점을 모두 보유한 사업 구조에서 나온다. 다만 초거대 모델의 유지·학습 비용, 글로벌 플랫폼 대비 확장성 한계는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다.

 ‘LG’는 초거대 AI 경쟁의 2라운드에서 ‘산업 특화 AI’를 키워드로 정했다. 제조·물류·에너지·가전 등 LG가 오랜 기간 구축해 온 산업 생태계를 기반으로, 범용 모델이 아닌 각 도메인에 최적화된 특화 모델을 개발해 B2B 시장을 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 기업들이 범용 초거대 모델 경쟁에 집중하는 것과 달리, LG는 실제 현장에서 즉시 활용 가능한 AI를 만드는 데 초점을 맞춘다. 이는 제조 공정의 불량 예측, 물류 자동화, 에너지 효율 최적화, 가전 서비스 고도화 등 산업별 데이터와 프로세스를 깊이 이해해야 가능한 영역이다.

기업용 AI 수요가 급증하는 가운데, 산업별 최적화 능력은 곧 경쟁력으로 직결된다. LG CNS의 시스템 통합 역량, LG전자의 제품·서비스 데이터, LG에너지솔루션의 공정 데이터 등 계열사 간 시너지도 강점이다. LG는 초거대 모델의 크기 경쟁에서 벗어나 ‘현장 적용성’이라는 실용적 가치로 차별화를 꾀하며, 산업 AI 시장의 주도권을 노리고 있다.

 ‘업스테이지’는 글로벌 석학의 영입으로 ‘기술 중심 AI 기업’ 노선을 강화하고 있다. 업스테이지가 초거대 AI 경쟁의 ‘2라운드’에서 선택한 방향은 기술 중심 AI 기업으로의 정체성 강화다. 이를 위해 자연어 처리(NLP)와 상식 추론 분야의 세계적 권위자인 최예진 미국 스탠퍼드대 교수, 딥러닝의 핵심 기술은 트랜스포머 기반 연구에 기여한 조경현 뉴욕대 교수 등 글로벌 석학을 잇달아 영입하며 연구 역량을 전면에 내세웠다. 이는 모델 경량화·효율화 기술에서 세계적 경쟁력을 확보하겠다는 의지로, 단순히 인재 확보를 넘어, 연구 중심 기업으로서의 브랜드를 공고히 하는 전략적 행보다.

업스테이지의 기술 기반은 이미 OCR과 문서 AI 분야에서 검증돼 있다. 방대한 문서 처리 수요가 존재하는 금융·공공·기업 시장에서 높은 정확도와 특화된 기능을 제공하며 차별화를 이뤄왔다. 초거대 모델의 파라미터 경쟁에 뛰어드는 대신, 효율·정확도·도메인 특화 모델에 집중하는 전략은 스타트업으로서의 현실적 선택이자 강점이다. 빠른 기술 업데이트와 글로벌 연구 네트워크를 활용한 민첩한 개발 체계는 대기업 대비 우위로 작용한다. 업스테이지는 ‘작지만 강한’ 기술 기업의 길을 택하며, 초거대 AI 시대의 또 다른 경쟁 방식을 제시하고 있다.

이처럼 세 기업의 전략은 서로 다르지만, 이는 오히려 한국 AI 생태계에 새로운 기회를 제공한다. SKT의 초거대 모델은 한국어 기반 AI의 기술 자립도를 높이고, LG의 산업 특화 AI는 한국 제조업의 경쟁력을 AI 형태로 수출할 가능성을 연다. 업스테이지의 연구 중심 전략은 한국이 글로벌 AI 연구 허브로 성장할 수 있는 기반을 마련한다.

결국 한국 AI 2라운드의 승자는 단일 기업이 아니라, 각자의 영역에서 서로 다른 방식으로 승부를 만들어가는 다중 승자 구조로 귀결될 가능성이 크다. SKT는 국가 단위 AI 인프라의 중심축으로, LG는 산업 AI 상용화의 선도자로, 업스테이지는 기술 혁신과 글로벌 연구 네트워크의 확장자로 자리매김하며 한국 AI 생태계의 지형을 함께 만들어갈 전망이다.

◇초거대 AI 이후 시대, 한국 기업의 새로운 도전

글로벌 초거대 AI 경쟁이 ‘더 크고 빠른 모델’ 중심의 구도에서 벗어나 생활밀착형 서비스, 경량 고성능 모델, 윤리·신뢰성 강화로 재편되고 있다. 산업 패러다임이 바뀌면서 한국 기업에도 전략 전환이 요구되는 시점이 도래했다.

한국 기업들은 이제 단순히 파라미터 수를 늘리는 방식의 초거대 모델 경쟁에 매달릴 필요가 없어졌다. 그 대신 사용자의 실제 문제를 해결하는 서비스 중심 AI, 산업 현장에 바로 적용 가능한 경량·고효율 모델, 신뢰성과 안전성을 갖춘 AI 운영 체계가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 제조, 금융, 의료 등 한국이 강점을 가진 산업 분야에서는 초거대 모델보다 도메인 특화형 AI가 더 높은 실효성을 발휘할 수 있다. 이는 한국 기업들이 글로벌 빅테크와 다른 방식으로 경쟁 우위를 확보할 수 있는 지점이다.

AI 생태계가 ‘기술 중심’에서 ‘서비스 중심’으로 이동하면서 한국 기업의 도약 기회는 오히려 넓어지고 있다. 한국은 세계 최고 수준의 통신 인프라, 빠른 디지털 전환 속도, 다양한 산업군을 보유한 만큼 AI 실증과 상용화에 최적화된 환경을 갖췄다. 또 경량·특화 모델의 부상은 자본력 중심의 초거대 모델 경쟁에서 상대적으로 불리했던 한국 기업들에 새로운 균형의 장을 제공한다. 기술력과 산업 이해도를 결합한 ‘한국형 AI’가 글로벌 시장에서 존재감을 확대할 가능성이 커지고 있다.

앞으로의 AI 경쟁은 단일 기술의 우열이 아니라 기술·산업·서비스가 얼마나 유기적으로 결합되는가가 승부를 가르게 된다. ‘기술은 더 작고 효율적으로’, ‘산업은 더 깊고 정교하게’, ‘서비스는 더 개인화되고 생활 속으로’ 등 세 가지가 맞물릴 때 비로소 AI는 사용자에게 실질적 가치를 제공하게 된다. 한국 기업들이 이 흐름을 선도한다면, 초거대 AI 시대를 넘어 ‘실용 AI 시대’의 핵심 플레이어로 자리매김할 수 있을 것이다.

한 연구기관의 IT 전문가는 “급변하는 AI·IT 시대에서 중요한 것은 ‘모델 크기’에 집착하지 않고, 작지만 강하면서도 실세 서비스에 녹여낼 능력에 초점을 맞춰야 한다”고 조언했다. 이 전문가는 “멀티모달·에이전트 역량 확보, 윤리·신뢰성·거버넌스도 선택이 아닌 경쟁력이라는 것을 잊지 말아야 한다”며 “가장 중요한 것은 산업 도메인에 대한 이해가 기술보다 중요하다는 것을 알고 녹여내는 것이 핵심”이라고 강조했다.